Гибкий мониторинг мехатронных технологических машин
Аннотация
Целью данной работы является представление основных аспектов системы гибкого мониторинга состояния мехатронных технологических машин, в том числе многооперационных станков с программным управлением. В качестве основы такой системы рассматривается отказ от стратегии реагирования на поломки в пользу гибкого упреждающего и прогностического технического обслуживания. Обоснованы основные принципы построения системы гибкого мониторинга, обеспечивающего возможность адаптации к складывающейся ситуации. Предложен вариант реализации гибкой системы, основанной на интеллектуальных технологиях. В их числе - сочетание нейронечетких подсистем для реализации таких функций, как выбор различных видов ТО, определение срочности их проведения, выбор комплектов средств обслуживания, формирование рекомендаций по целесообразности изменения технологического режима при работе в пределах пограничной зоны работоспособности машины.
Ключевые слова
гибкий мониторинг состояния,
мехатронные технологические машины,
многооперационные станки,
нечеткая граница работоспособности,
система e-Mindmachine,
нейронечеткая модель,
flexible condition monitoring,
mechatronic technological machines,
multioperational machines,
fuzzy border operability,
e-Mindmachine system,
neuro-fuzzy model
Об авторах
Андрей Кириллович Тугенгольд
Донской государственный технический университет
Россия
Россия
Роман Николаевич Волошин
Донской государственный технический университет
Россия
Россия
Список литературы
1. Intelligent prognostics tools and e-maintenance / Lee, J. [et al.] // Computers in Industry. - 2006. - № 57. - P. 476-489.
2. ISO 13372:2012 Condition monitoring and diagnostics of machines [Электронный ресурс] / International Organization for Standardization. - Режим доступа: http://www.iso.org/iso/iso_catalogue/catalogue_tc/catalogue_detail.htm?csnumber=52256 (дата обращения: 19.11.16).
3. Мальцев, А. И. Мониторинг технического состояния крупных машин / А. И. Мальцев, А. А. Мальцев. - Электросталь : ДАМО, 1998. - 62 с.
4. Djurdjanovic, D. Watchdog Agent - an infotronics-based prognostics approach for product performance degradation assessment and prediction / D. Djurdjanovic, J. Lee, J. Ni // Advanced Engineering Informatics. - 2003. - № 17 (3). - P. 109-125.
5. Moore, W.-J. An intelligent maintenance system for continuous cost-based prioritisation of maintenance activities / W.-J. Moore, A.-G. Starr // Computers in Industry. - 2006. - № 6. - P. 595-606. - (Elsevier. Special issue on E-maintenance).
6. Wonderware System Platform. Condition based monitoring 3.0 [Электронный ресурс] / Wonderware. - Режим доступа : www.wonderware.ru (дата обращения: 12.12.15).
7. Круглова, Т. Н. Диагностирование и прогнозирование технического состояния мехатронных модулей движения технологического оборудования / Т. Н. Круглова, Н. А. Глебов. - Новочеркасск : ЮРГТУ (НПИ), 2011. - 119 с.
8. E-Maintenance update: the road to success for modern industry / C. Emmanouilidis [et al.] // Proceedings of the 24th International Congress on condition monitoring and diagnostic engineering management. - Stavanger, 2011. - 423 с.
9. Тугенгольд, А. К. Модуль E-Mindmachine в интеллектуальной системе мониторинга станка / А. К. Тугенгольд, Р. Н. Волошин, С. В. Ющенко / Международный научно-исследовательский журнал. - 2015. - № 9 (40), ч. 2. - С. 100-102.
10. Контроль состояния и диагностика машин. Общее руководство по организации контроля состояния и диагностирования : ГОСТ Р ИСО 17359-2009 / Межгосударственный Совет по стандартизации, метрологии и сертификации. - Москва : Стандартинформ, 2010. - 20 с.
11. Тугенгольд, А. К. Мониторинг состояния многооперационных станков на базе концепции e-Mindmachin / А. К. Тугенгольд, Р. Н. Волошин, С. В. Ющенко // Вестник Дон. гос. техн. ун-та. - 2016. - Т. 16, № 1 (84). - С. 77-86.
12. Тугенгольд, А. К. Интеллектуальные функции и управление автономными технологическими мехатронными объектами / А. К. Тугенгольд, Е. А. Лукьянов. - Ростов-на-Дону : Изд. центр ДГТУ. - 2013. - 203 с.
13. Жернаков, С. В. Применение технологии нейронных сетей для диагностики технического состояния авиационных двигателей / С. В. Жернаков // Интеллектуальные системы в производстве. - 2006. - № 2. - С. 70-83 с.
14. Никитин, Ю. P. О построении системы диагностирования станков с ЧПУ / Ю. P. Никитин, И. В. Абрамов // Мехатроника, автоматизация и управление. - 2011. - № 4. - С. 32-35.
Для цитирования:
Тугенгольд А.К., Волошин Р.Н. Гибкий мониторинг мехатронных технологических машин. Вестник Донского государственного технического университета . 2016;16(4):51-58. https://doi.org/10.12737/22149
For citation:
Tugengold A.K., Voloshin R.N. Flexible monitoring of mechatronic technological machines. Vestnik of Don State Technical University . 2016;16(4):51-58. (In Russ.) https://doi.org/10.12737/22149
Просмотров: 89
Послать статью по эл. почте 